使用异质信息网络(HIN)建模短文本和相关信息,使用GNN的方法学习这个异质信息网络,完成半监督分类任务。 提出HGAT(Heterogeneous Graph Attention Network)编码HIN,通过双层注意力机制来学习不同邻接节点和不同节点类型的权重。 通过实验证明在六个数据集上取得SOAT 方法 论文提出的方法主要分两步 HIN 为了缓解短文本的稀疏...
Heterogeneous Graph Attention Network. 2019. WWW 本文首次将GNN扩展到异质信息图。 Motivation:对于节点来说每个邻居和每条元路径需要不同的注意力。 模型:首先使用指定的元路径获取邻居节点。接着使用分层注意力:节点注意力,元路径注意力聚合邻居从而获取目标节点的嵌入(这里的邻居包括自己)。最后根据分类任务训练模型。
In this work, we propose a novel framework of Heterogeneous Graph Attention Networks for Drug-Virus Association predictions, named HGATDVA. First, we fully incorporate multiple sources of biomedical data, e.g., drug chemical information, virus genome sequences and viral protein sequences, to ...
本论文主要工作与创新贡献如下:一,针对复杂交互数据的信息异质问题,本论文提出了一种面向短文本的异质图注意力网络方法(Heterogeneous Graph ATtention network,HGAT)... 杨天持 - 北京邮电大学 被引量: 0发表: 2022年 加载更多来源期刊 ACM Transactions on Information Systems (TOIS) 2021-05-06 研究点推荐 Se...
If you just wanna use the HGAT model as a graph neural network, you can just prepare some files following the above format: ./model/data/YourData/ --- YourData.cites // the adjcencies --- YourData.content.* // the features of *, namely node_type1, node_type2, ... --- train...
If you just wanna use the HGAT model as a graph neural network, you can just prepare some files following the above format: ./model/data/YourData/ --- YourData.cites // the adjcencies --- YourData.content.* // the features of *, namely node_type1, node_type2, ... --- train...
Heterogeneous Graph Neural Network via Attribute Completion Di Jin, Cuiying Huo, Chundong Liang, Liang Yang 2021 SR-HGAT: Symmetric Relations Based Heterogeneous Graph Attention Network Zhenghao Zhang, Jianbin Huang, Qinglin Tan 2020 Heterogeneous Graph Propagation...
additionalinformationaswellascap-turetheirrelationstoaddressthesemanticsparsity.Then,weproposeHeterogeneousGraphATtentionnetworks(HGAT)toembedtheHINforshorttextclassificationbasedonadual-levelattentionmechanism,includingnode-levelandtype-levelattentions.Theat-tentionmechanismcanlearntheimportanceofdifferentneighboringnodes...
Node-level Attention就是将与当前节点直接相连的不同类型内节点的attention计算出来,得到n种类型的向量表示。 Semantic-level Attention基于上面得到n个向量表示,计算当前节点与n个向量表示的attention,最后再加权求和,得到当前节点的向量表示。 2.EMNLP2019: Heterogeneous Graph Attention Networks for Semi-supervised ...
论文题目:Heterogeneous Graph Attention Network (HAN)异构图注意力网络 作者:北京邮电大学Xiao Wang,Houye Ji等人 来源:WWW2019 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1903.07293.pdf tensorflow版代码Github链接:https://github.com/Jhy1993/HAN 介绍视频:ht...【...